王 闖，于曉東

（1. 遼寧省沈陽(yáng)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，遼寧 沈陽(yáng) 110167；2. 沈陽(yáng)環(huán)境科學(xué)研究院，遼寧 沈陽(yáng)，110167）

近年來(lái)，隨著城市化規(guī)模的擴(kuò)大和工業(yè)化的迅速發(fā)展，大氣環(huán)境日益惡化，環(huán)境空氣質(zhì)量問(wèn)題越來(lái)越被廣大人民群眾所關(guān)注[1-3]。2013 年起國(guó)家實(shí)施環(huán)境空氣質(zhì)量新標(biāo)準(zhǔn)，完善了污染物項(xiàng)目和監(jiān)測(cè)規(guī)范，提高了數(shù)據(jù)有效性要求，有利于進(jìn)一步保護(hù)公眾健康，環(huán)境空氣質(zhì)量管理由一次污染物控制向二次污染物為主的復(fù)合污染控制轉(zhuǎn)變。同年，國(guó)家頒布并實(shí)施《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》[4]明確提出重點(diǎn)省市需要建立重污染天氣監(jiān)測(cè)預(yù)警體系，提升空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)預(yù)警能力，環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)工作作為大氣污染防控及重污染預(yù)警的基礎(chǔ)工作，已成為環(huán)境監(jiān)測(cè)部門核心業(yè)務(wù)之一，而預(yù)報(bào)方法的準(zhǔn)確性決定了其可用性，對(duì)預(yù)報(bào)模式效果評(píng)估是實(shí)現(xiàn)預(yù)報(bào)預(yù)警的前提。

目前應(yīng)用范圍較廣的環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方法有統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)法[5]和數(shù)值預(yù)報(bào)法[6-7]。統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)法[8-10]簡(jiǎn)單易行、成本低，適合短期預(yù)報(bào)，但缺少確定性污染機(jī)理，難以捕捉重污染過(guò)程且重污染預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率偏低；數(shù)值預(yù)報(bào)法對(duì)于區(qū)域性長(zhǎng)期預(yù)報(bào)有一定優(yōu)勢(shì)，但在技術(shù)及硬件設(shè)施方面投入較大。其中，集合預(yù)報(bào)法同時(shí)運(yùn)行多個(gè)空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式，準(zhǔn)確率較高。目前數(shù)值預(yù)報(bào)是包括沈陽(yáng)市在內(nèi)新疆[11]、江蘇[12]和河南[13]省多城市預(yù)報(bào)工作選擇的主要預(yù)報(bào)手段。沈陽(yáng)市2018 年建立環(huán)境空氣質(zhì)量多模式預(yù)報(bào)預(yù)警系統(tǒng)，現(xiàn)選取系統(tǒng)中國(guó)際主流預(yù)報(bào)模式中第三代空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)和評(píng)估系統(tǒng)空氣質(zhì)量模式（congestion mitigation and air quality, CMAQ）及國(guó)內(nèi)應(yīng)用較多的嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量模式系統(tǒng)（nested air quality prediction model system, NAQPMS）空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，進(jìn)行定量評(píng)估，對(duì)比2 種預(yù)報(bào)模式在沈陽(yáng)市2019 年采暖季（1～3 月、11 月和12 月）的預(yù)報(bào)效果，以期為東北地區(qū)城市大氣污染變化和空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)工作的發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)借鑒。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

研究監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)自沈陽(yáng)市11 個(gè)環(huán)境空氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)國(guó)控站，儀器監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)嚴(yán)格參照《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)：GB 3 095—2012》[14]《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）技術(shù)規(guī)定（試行）：HJ 633—2012》[15]《環(huán)境空氣質(zhì)量技術(shù)評(píng)價(jià)規(guī)范(試行)：HJ 663—2013》[16]等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行。

數(shù)值預(yù)報(bào)模式為嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)系統(tǒng)NAQPMS 模式及區(qū)域多尺度空氣質(zhì)量模型CMAQ模式。2 種模式均為前一日20 時(shí)發(fā)布未來(lái)3 日預(yù)報(bào)，包括污染物濃度、AQI 和首要污染物。本研究選取2 種模式的24 h、48 h 和72 h 預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。

1.2 預(yù)報(bào)方法介紹

區(qū)域多尺度空氣質(zhì)量模型（CMAQ）是由美國(guó)環(huán)境保護(hù)局（Environmental Protection Agency, EPA）開(kāi)發(fā)的第三代空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)和評(píng)估系統(tǒng)，被廣泛應(yīng)用于區(qū)域環(huán)境質(zhì)量評(píng)估、污染成因分析、決策研究和空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)等方面。CMAQ 模式突破了傳統(tǒng)模式針對(duì)單一物種和單相物種的模擬，是一種適用于模擬城市或區(qū)域尺度臭氧、酸沉降、能見(jiàn)度和氣溶膠等的多尺度綜合空氣質(zhì)量模式，模式以WRF等中尺度氣象模式作為氣象驅(qū)動(dòng)模型，以SMOKE等源排放處理模型作為源處理模型。主要由邊界條件模塊、初始條件模塊、光分解速率模塊、氣象-化學(xué)預(yù)處理模塊和化學(xué)傳輸模塊構(gòu)成[17]?；瘜W(xué)轉(zhuǎn)化模塊是CMAQ 模式的核心模塊，其綜合考慮了污染物在大氣中的空氣動(dòng)力學(xué)過(guò)程、氣象化學(xué)過(guò)程、氣溶膠過(guò)程和云化學(xué)與動(dòng)力過(guò)程。

嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式系統(tǒng)（NAQPMS）由中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所研制，是區(qū)域和城市尺度三維歐拉化學(xué)傳輸模式[18]?？赡M細(xì)顆粒物、臭氧、氮氧化物、二氧化硫和一氧化碳等大氣痕量氣體和大氣氣溶膠。被廣泛應(yīng)用于多尺度污染問(wèn)題的研究，不但可以研究區(qū)域尺度的空氣污染（沙塵、酸雨等污染物的跨區(qū)域傳輸），還可以研究城市尺度的空氣質(zhì)量的發(fā)生機(jī)理及變化規(guī)律，和不同尺度區(qū)域間空氣質(zhì)量變化的相互影響。

1.3 預(yù)報(bào)評(píng)估方法

1.3.1 評(píng)估指標(biāo) 目前常用的空氣質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)很多，本研究選擇平均偏差（MB）、均方根誤差（RMSE）、平均分?jǐn)?shù)偏差（MFB）、平均分?jǐn)?shù)誤差（MFE）和相關(guān)系數(shù)（r）等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，具體公式見(jiàn)文獻(xiàn)[19]。對(duì)2 種數(shù)值預(yù)報(bào)模式污染物濃度預(yù)報(bào)值預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率進(jìn)行檢驗(yàn)，通過(guò)衡量預(yù)報(bào)值與實(shí)況值的偏離來(lái)評(píng)價(jià)預(yù)報(bào)結(jié)果的穩(wěn)定性及可行度。其中，MB 的大小主要表示樣本總體預(yù)報(bào)值比實(shí)況值偏大或偏小的數(shù)值；RMSE 反應(yīng)了預(yù)報(bào)值與實(shí)況值的差值，其值越接近0，表明預(yù)報(bào)效果越好；r 表示預(yù)報(bào)值與實(shí)況值逐漸變化趨勢(shì)的吻合程度，其值越接近1，表示預(yù)報(bào)效果越好；MFB、MFE 是2 個(gè)無(wú)量綱的統(tǒng)計(jì)量，合理預(yù)報(bào)范圍為-60%≤MFB≤60%、MFE≤75%；理想水平范圍-30%≤MFB≤30%、MFE≤50%。

1.3.2 城市預(yù)報(bào)評(píng)估 依據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)成效評(píng)估方法指南》[20]要求，常規(guī)業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)評(píng)估可使用城市AQI 范圍準(zhǔn)確率、AQI 級(jí)別準(zhǔn)確率及首要污染物準(zhǔn)確率。

AQI 范圍準(zhǔn)確率評(píng)估，當(dāng)預(yù)報(bào)級(jí)別為優(yōu)、良、輕度污染、中度污染時(shí)，預(yù)報(bào)范圍以實(shí)況值±15 為正確；當(dāng)預(yù)報(bào)級(jí)別為重度污染、嚴(yán)重污染時(shí)，預(yù)報(bào)范圍以實(shí)況值±30 為正確，見(jiàn)式（1）：

式（1）中，n表示AQI 范圍預(yù)報(bào)準(zhǔn)確的天數(shù)，N表示評(píng)估預(yù)報(bào)總天數(shù)。

AQI 級(jí)別準(zhǔn)確率評(píng)估，當(dāng)實(shí)況AQI 級(jí)別在預(yù)報(bào)結(jié)果范圍內(nèi)，包含跨級(jí)別預(yù)報(bào)，則預(yù)報(bào)正確，否則錯(cuò)誤，見(jiàn)式（2）：

式（2）中，n表示AQI 級(jí)別預(yù)報(bào)準(zhǔn)確的天數(shù)，N表示評(píng)估預(yù)報(bào)總天數(shù)。

首要污染物準(zhǔn)確率評(píng)估，當(dāng)實(shí)況首要污染物為單一時(shí)，預(yù)報(bào)首要污染物為1 個(gè)，且與實(shí)況相同，則預(yù)報(bào)正確；若預(yù)報(bào)首要污染物為2 個(gè)，且其中1 個(gè)與實(shí)況一致，則預(yù)報(bào)正確。當(dāng)實(shí)況首要污染物為多個(gè)，若預(yù)報(bào)首要污染物與預(yù)報(bào)一致，則預(yù)報(bào)正確；若預(yù)報(bào)首要污染物為1 個(gè)，與實(shí)況出現(xiàn)首要污染物中1 個(gè)相同，也記為預(yù)報(bào)正確。當(dāng)實(shí)況為優(yōu)，無(wú)首要污染物，不做首要污染物預(yù)報(bào)評(píng)估，見(jiàn)式（3）：

式（3）中，n表示首要污染物預(yù)報(bào)準(zhǔn)確的天數(shù)，N表示評(píng)估時(shí)段內(nèi)非優(yōu)預(yù)報(bào)總天數(shù)。

2 沈陽(yáng)市采暖期空氣質(zhì)量特征

2019 年1～3 月、11 月和12 月為沈陽(yáng)市采暖期，占全年總天數(shù)41.4%。對(duì)比6 項(xiàng)主要污染物，采暖期僅臭氧濃度低于非采暖期，由于臭氧作為二次污染物，主要受溫度、太陽(yáng)輻射影響，由于冬季氣溫及太陽(yáng)輻射較夏季均偏低，臭氧光化學(xué)反應(yīng)減弱，臭氧濃度明顯低于夏季，見(jiàn)圖1。

圖1 2019 年采暖期與非采暖期主要污染物濃度變化對(duì)比

其他5 項(xiàng)污染物濃度均高于非采暖季，其中，細(xì)顆粒物（PM2.5）濃度升高幅度最大，達(dá)到100%，二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）和可吸入顆粒物（PM10）濃度上升幅度分別為75.0%、50.0%、57.1%和47.0%。2019 年采暖期與非采暖期不同空氣質(zhì)量類別天數(shù)占比，采暖期優(yōu)良天數(shù)占全年優(yōu)良天數(shù)的39.8%，中度及以上污染天數(shù)占全年80%，見(jiàn)圖2。進(jìn)一步對(duì)比采暖期不同污染類別首要污染物變化，見(jiàn)圖3。

圖2 2019 年采暖期與非采暖期各級(jí)別天數(shù)占比

圖3 2019 年采暖期不同污染類別首要污染物對(duì)比

當(dāng)AQI ＞50 時(shí)（良，輕度及以上污染），出現(xiàn)3 種首要污染物分別為NO2、PM10和PM2.5，PM2.5為首要污染物天數(shù)占總天數(shù)55.9%；AQI ＞100（輕度及以上污染）出現(xiàn)2 種首要污染物（PM10和PM2.5），PM2.5為首要污染物天數(shù)占總天數(shù)94.7%；AQI ＞150（中度及以上污染）僅出現(xiàn)PM2.5一種首要污染，占總天數(shù)100%。

空氣質(zhì)量類別及污染物濃度對(duì)比結(jié)果均顯示出采暖期空氣質(zhì)量差于非采暖季。當(dāng)污染程度越重，首要污染物逐漸單一且集中表現(xiàn)為PM2.5，PM2.5成為采暖季的主要污染物。因此本文以PM2.5來(lái)分析采暖季的2 種預(yù)報(bào)模式及其預(yù)報(bào)效果。

3 預(yù)報(bào)結(jié)果評(píng)估分析

3.1 AQI 預(yù)報(bào)效果評(píng)估

沈陽(yáng)市采暖期中CAMQ、NAQPMS 模式未來(lái)24、48 和72 h 的AQI 范圍預(yù)報(bào)、AQI 級(jí)別預(yù)報(bào)及首要污染物預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，見(jiàn)表1。

表1 CAMQ、NAQPMS 模式AQI 預(yù)報(bào)效果評(píng)估對(duì)比

表1 可知，2 種模式的AQI 范圍預(yù)報(bào)、AQI 級(jí)別預(yù)報(bào)均表現(xiàn)出預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率隨預(yù)報(bào)時(shí)次延長(zhǎng)準(zhǔn)確率下降，即24 h 準(zhǔn)確率高于48、72 h。首要污染物預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率表現(xiàn)為各預(yù)報(bào)時(shí)次準(zhǔn)確率相差不大。AQI 范圍預(yù)報(bào)、AQI 級(jí)別預(yù)報(bào)準(zhǔn)率最高的為CAMQ模式的24 h 預(yù)報(bào)，準(zhǔn)確率分別為43.7%、74.2%；首要污染物預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最高的為NAQPMS 模式48 h預(yù)報(bào)，準(zhǔn)確率為60.9%。

2 種預(yù)報(bào)模式中僅48 h 首要污染物預(yù)報(bào)NAQPMS 模式略高于CAMQ 模式，其他各預(yù)報(bào)時(shí)次的AQI 范圍預(yù)報(bào)、AQI 級(jí)別預(yù)報(bào)及首要污染物預(yù)報(bào)均表現(xiàn)為CAMQ 模式準(zhǔn)確率高于NAQPMS 模式。綜合3 種評(píng)估分析，CAMQ 模式預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率優(yōu)于NAQPMS 模式。

3.2 PM2.5 預(yù)報(bào)效果評(píng)估

3.2.1 時(shí)間序列對(duì)比 分別利用未來(lái)24、48 和72 h PM2.5預(yù)報(bào)濃度值與PM2.5實(shí)況濃度進(jìn)行2019 年采暖季PM2.5日均濃度對(duì)比分析。通過(guò)預(yù)報(bào)及實(shí)況濃度時(shí)間序列對(duì)比，來(lái)評(píng)估預(yù)報(bào)模式對(duì)污染物濃度累積及清除的預(yù)報(bào)能力。CAMQ、NAQPMS 模式在3 種預(yù)報(bào)時(shí)次中對(duì)PM2.5濃度預(yù)測(cè)值與實(shí)況值的變化趨勢(shì)基本相似，說(shuō)明2 種模式對(duì)PM2.5濃度累積及清除過(guò)程具有一定的預(yù)報(bào)能力，但預(yù)報(bào)值與實(shí)況值仍存在一定偏差，預(yù)報(bào)模式均有優(yōu)化空間，見(jiàn)圖4。

圖4 2019 年采暖期CAMQ、NAQPMS 模式PM2.5 日均值預(yù)測(cè)與實(shí)況對(duì)比

2 種預(yù)報(bào)模式在24、48 和72 h 預(yù)報(bào)中，在11 月19～21 日、12 月7～8 日、12 月13～15 日和12 月20～21 日均出現(xiàn)明顯預(yù)報(bào)偏高情況，且預(yù)報(bào)趨勢(shì)與實(shí)況相反。2 種模式還存在對(duì)PM2.5濃度的峰值預(yù)判過(guò)度情況，1 月10～12 日、3 月19～21 日和11 月19～20 日出現(xiàn)預(yù)報(bào)濃度過(guò)高情況。

3.2.2 散點(diǎn)圖分析 散點(diǎn)圖用于對(duì)比成對(duì)的數(shù)值，對(duì)模型的模擬值與實(shí)況監(jiān)測(cè)值間時(shí)空配對(duì)后，用來(lái)分析模式預(yù)報(bào)值與實(shí)況值的吻合程度，并可反映出預(yù)報(bào)值對(duì)實(shí)況值的高估或低估。設(shè)預(yù)報(bào)值處于實(shí)況值的0.5～2 倍范圍內(nèi)認(rèn)定為預(yù)報(bào)值可接受，采用FAC 表示預(yù)報(bào)值在實(shí)況值0.5～2 倍范圍內(nèi)的比例。

2019 年采暖期CAMQ 模式PM2.5濃度預(yù)報(bào)效果優(yōu)于NAQPMS 模式，CAMQ 模式PM2.5濃度預(yù)報(bào)值基本集中在y=x 附近，且呈收斂趨勢(shì)；而NAQPMS 模式PM2.5濃度預(yù)報(bào)值呈現(xiàn)明顯偏高情況，多數(shù)集中在y=x 于y=2x 間，且隨預(yù)報(bào)時(shí)間延長(zhǎng)，預(yù)報(bào)高估情況愈加明顯。2019 年采暖期CAMQ模式的PM2.5濃度預(yù)報(bào)值FAC 整體高于NAQPMS模式，隨預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)增加而降低。CAMQ 模24 h 預(yù)報(bào)FAC 最高，達(dá)到88.7%，NAQPMS 模式48 h、72 h的FAC 最低，為65.6%，見(jiàn)圖5。

圖5 2019 年采暖期CAMQ、NAQPMS 模式PM2.5 日均值散點(diǎn)圖

3.2.3 統(tǒng)計(jì)分析 通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析對(duì)CAMQ、NAQPMS模式PM2.5日均濃度預(yù)測(cè)能力進(jìn)行定量評(píng)估。2 種預(yù)報(bào)模式的預(yù)報(bào)效果，見(jiàn)表2。

表2 2019 年采暖期CAMQ、NAQPMS 模式PM2.5 濃度預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)分析

對(duì)比多種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，CAMQ、NAQPMS 模式對(duì)PM2.5的預(yù)報(bào)能力均表現(xiàn)出預(yù)報(bào)時(shí)次越短，預(yù)報(bào)效果更優(yōu)，24 h 預(yù)報(bào)效果最優(yōu)，48 h 次之，72 h 最差。從2 種預(yù)報(bào)模式預(yù)報(bào)值與實(shí)況值的MB 來(lái)看，CAMQ、NAQPMS 模式預(yù)報(bào)值均高于實(shí)況值，偏離程度隨預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)增加而增大，CAMQ 模式PM2.5濃度預(yù)報(bào)偏高在1.25～11.38 μg/m3之間，NAQPMS模式預(yù)報(bào)偏高在26.52～35.19 μg/m3之間。NAQPMS模式預(yù)報(bào)值的偏離程度大于CAMQ 模式。2 種預(yù)報(bào)模式對(duì)PM2.5濃度預(yù)報(bào)的NMB、NME 和R2均符合-50%＜NMB＜80%，NME＜150%，R2＞0.3 要求，CAMQ 模式的NMB、NME 均＜50%，預(yù)報(bào)效果優(yōu)于NAQPMS 模式。2 種預(yù)報(bào)模式對(duì)PM2.5濃度預(yù)報(bào)的RMSE 表現(xiàn)為CAMQ 模式每個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)次的RMSE 均小于NAQPMS 模式，CAMQ 模式預(yù)報(bào)值與實(shí)況值偏差小于NAQPMS 模式。2 種預(yù)報(bào)模式MFB 及MFE 評(píng)估結(jié)果顯示，CAMQ 模式3 個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)次的MFB 及MFE 均處于理想范圍內(nèi)，NAQPMS模式的MFB 及MFE 則落于合理范圍。綜合多種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，CAMQ 模式對(duì)PM2.5濃度預(yù)報(bào)效果優(yōu)于NAQPMS 模式。

4 結(jié)論

本研究基于2019 年采暖期（2019 年1～3 月、11 月和12 月）空氣質(zhì)量實(shí)況值，采用CAMQ、NAQPMS 模式模擬了沈陽(yáng)市PM2.5濃度，評(píng)估了2 種模式對(duì)單一污染物的預(yù)報(bào)能力。以統(tǒng)計(jì)等級(jí)、范圍和首要污染物準(zhǔn)確率評(píng)估了預(yù)報(bào)模式對(duì)污染物綜合預(yù)報(bào)能力。以上結(jié)果均表現(xiàn)出CAMQ 模式優(yōu)于NAQPMS 模式，可為人工訂正預(yù)報(bào)提供參考。

（1）沈陽(yáng)市采暖期環(huán)境空氣質(zhì)量污染程度重于非采暖期，采暖期除臭氧外其他5 項(xiàng)污染物濃度均高于非采暖季，采暖期細(xì)顆粒物濃度較非采暖期上升幅度達(dá)到100%。采暖期中度及以上污染占全年80%，首要污染物以細(xì)顆粒物為主。

（2）CAMQ、NAQPMS 模式等級(jí)、范圍和首要污染物準(zhǔn)確率均為24 h 預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最高，而CAMQ模式的24 h 等級(jí)、范圍和首要污染物準(zhǔn)確率高于NAQPMS 模式，CAMQ 模式綜合預(yù)報(bào)能力更優(yōu)。

（3）時(shí)間序列對(duì)比結(jié)果顯示2 種預(yù)報(bào)模式預(yù)報(bào)值與實(shí)況值總體時(shí)間變化趨勢(shì)一致，但仍存在偏差，均表現(xiàn)為預(yù)報(bào)值明顯高估。散點(diǎn)圖對(duì)比結(jié)果顯示2 種模式對(duì)細(xì)顆粒物濃度預(yù)報(bào)均存在不同程度高估，隨預(yù)報(bào)時(shí)次增加，偏高程度增大。CAMQ 模式24 h 預(yù)報(bào)的可接受度最高，為88.7%。

（4）利用統(tǒng)計(jì)分析對(duì)比2 種模式對(duì)細(xì)顆粒物預(yù)報(bào)效果進(jìn)行定量評(píng)估，CAMQ、NAQPMS 模式對(duì)PM2.5的預(yù)報(bào)能力均表現(xiàn)出預(yù)報(bào)時(shí)次越短，預(yù)報(bào)效果更優(yōu)。CAMQ 模式預(yù)報(bào)效果優(yōu)于NAQPMS 模式。CAMQ 模式3 個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)次預(yù)報(bào)效果均達(dá)到理想水平。